従来は難しかった重なり粒子の分離をAIで実現。設定いらずで、誰でも安定した高精度の解析結果。粒度分布の信頼性が向上します。
| 比較項目 | 従来の画像解析 |  Morfolia |
|---|---|---|
| アプローチ | 2値化＋Watershed | 深層学習モデル |
| 重なり粒子の検出 | 分離困難／誤検出が多い | 高精度で分離可能 |
| 設定の手間 | 画像ごとに手動調整が必要 | 自動最適化 |
| 結果の一貫性 | 作業者・条件に依存 | 安定した結果 |
| 精度 | 条件により大きく変動 | 高精度 |
| 使いやすさ | 専門知識が必要 | ワンクリック解析 |
閾値設定により結果が大きく変動。照明ムラや影の影響を受けやすく、粒子の輪郭を正確に抽出することが困難です。
過分割（1つの粒子が複数に分かれる）や未分割（複数の粒子が1つとして認識）が発生しやすく、特に重なり合った粒子の分離精度が低下します。
画像ごとに最適なパラメータを見つける必要があり、作業者の経験とスキルに依存。時間がかかり、再現性も低下します。
多様な顕微鏡画像で学習したAIが粒子を自動認識。パラメータ調整不要で、誰でも同じ精度を実現します。
重なりパターンを学習し、密集した粒子も個別に識別。粒度分布の信頼性が向上します。
照明や画質の変動にロバスト。常に一貫した結果で品質管理を支えます。
閾値設定により結果が大きく変動。照明ムラや影の影響を受けやすく、粒子の輪郭を正確に抽出することが困難です。
多様な顕微鏡画像で学習したAIが粒子を自動認識。パラメータ調整不要で、誰でも同じ精度を実現します。
過分割（1つの粒子が複数に分かれる）や未分割（複数の粒子が1つとして認識）が発生しやすく、特に重なり合った粒子の分離精度が低下します。
重なりパターンを学習し、密集した粒子も個別に識別。粒度分布の信頼性が向上します。
画像ごとに最適なパラメータを見つける必要があり、作業者の経験とスキルに依存。時間がかかり、再現性も低下します。
照明や画質の変動にロバスト。常に一貫した結果で品質管理を支えます。